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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12423
Título: Role-based self-appointment for resource management in distributed environments
Autor(es): Endo, Patricia Takako
Palavras-chave: Resource management; Autonomic behavior; Roles; Self-appointment; Gerenciamento de recursos; Comportamento autonômico; Papéis; Autonomeação
Data do documento: 31-Jan-2014
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: ENDO, Patricia Takako. Role-based self-appointment for resource management in distributed environments. Recife, 2014. 152 f. Tese (doutorado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2014
Resumo: Resource management in distributed environments, such as Cloud virtualized networks, remains one of main concerns of infrastructure providers. Despite the many advantages of centralized solutions, such as the facility of implementation and management, many weaknesses arise, such as the lack of scalability and the difficulty in dealing with dynamic situations speedily. Consequently, one must seriously consider the use of distributed and autonomic solutions. Their main asset lies in the fact that, by using simple sets of rules, each node can independently act and react according to scenario’s changes without the knowledge of the whole system status. By using role concepts, we can define different types of behaviors with a high abstraction level; and based on environment changes, nodes can decide to change attributed roles or embrace new ones. Works in Literature focused on solutions for managing resources with particular optimization objectives, and specific constraints, such as the need of an external and centralized manager, and the definition of static activities or functions for nodes. Unlike these, the main objective of this Thesis is to describe a role-based autonomic framework for resource management in distributed environments, called Role-Based Self-Appointment (RBSA). In RBSA, nodes interact with their neighbors to exchange information, and decide by themselves which role they should perform. We demonstrate RBSA applicability by describing two relevant application scenarios: network optimization in live streaming over D-Clouds, and autonomic caching management in Content Delivery Networks.
O gerenciamento de recursos em ambientes distribuídos, como a rede virtualizada das Nuvens, é uma das principais tarefas dos provedores de infraestrutura. Apesar das diversas vantagens das soluções centralizadas, como a facilidade de implementação e do gerenciamento, também existem deficiências, como falta de escalabilidade e dificuldade de gerenciar eventos dinâmicos com rapidez, fazendo necessário levar em consideração o uso de soluções distribuídas e autonômicas. A maior contribuição desse tipo de sistema é que, com um conjunto de regras simples, cada elemento pode atuar e reagir independentemente de acordo com as mudanças do cenário sem o conhecimento do estado global do sistema. Adicionando os conceitos de papéis, pode-se definir diferentes tipos de comportamento com um alto nível de abstração; e baseado nas mudanças do ambiente, os elementos podem trocar seus papéis. Os trabalhos atuais da Literatura têm focado em soluções para gerenciamento de recursos com objetivos específicos, ou com restrições específicas, como a necessidade de um gerenciador externo e central, ou definição de papéis estáticos. O principal objetivo desta Tese é descrever um framework para gerenciamento autonômico de recursos em ambientes distribuídos, denominado Role-Based Self-Appointment (RBSA). Usando o RBSA, os elementos interagem com seus vizinhos para trocar informações, e decidem que papel eles devem executar naquele momento. Para demostrar a aplicabilidade do RBSA, dois cenários de aplicação relevantes são descritos e avaliados: otimização de rede utilizando aplicação de live streaming em D-Clouds, e gerenciamento autonômico de cache em Content Delivery Networks.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12423
Aparece na(s) coleção(ções):Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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